创作者： Yunan Amrulloh, UNXIN STUDIO
Instagram：@unxinstudio
特色项目：Bloody Roar 2 AI 粉丝电影
一个超出预算的想法
Yunan Amrulloh 一直喜欢把想法变成图像。
在 AI 成为他创意流程的一部分之前，这意味着在 Procreate 中绘制插图、拍摄日常时刻，并把它们变成短视频。但就像大多数独立创作者一样，一些想法需要太多：演员、地点、特技演员、服装、视觉效果、制作团队 — 以及更大的预算。
然后 AI 视频出现了。
Yunan 几乎立即开始实验。从好奇心开始很快变成了一种新的创建方式。他意识到之前他可能只能想象的场景现在可以真正建立起来。
今天，在 UNXIN STUDIO 的领导下，Yunan 创建电影级短视频、广告创意、音乐视频、UGC 风格内容和实验性 AI 项目，旨在将新模型推向极限。
其中一个实验成为了他最大的可能性示例。
将 Bloody Roar 2 重新唤醒
Yunan 有一个雄心勃勃的想法：将 Bloody Roar 2 的世界重新制作为 AI 生成的粉丝电影。
这不完全是一个简单的概念。这款格斗游戏围绕不仅要打斗的角色——他们在战斗中转变为野兽——而建立。为了在电影中使这一点可信，Yunan 需要快速移动的打斗序列、可识别的角色，以及在打斗中仍然感觉连贯的变身。
想象一下作为个人创作者传统制作这个会有多困难。
“你需要特技协调、定制服装和重型视觉效果，” Yunan 解释。
相反，他用 AKOOL 在数字上创建了这些序列。没有特技团队。没有定制生物服装。没有视觉效果工作室。
只是一个创作者把他脑子里的电影变成人们可以看到的东西。
逐代构建世界
Yunan 的创意流程通常从一个想法开始。他将故事分解为他需要的视觉部分，并开始创建最终将成为视频基础的图像参考。
但有时它以完全不同的东西开始：音乐。他会听一个曲目，然后开始想象围绕它可能存在的场景、角色或故事。从那里，他开始建立视觉世界。
他的工作倾向于现实主义，这使得一致性特别重要。一张很好的单独图像是不够的。角色、运动和整体视觉语言需要从一个镜头到下一个镜头保持一致。
对于图像，Yunan 主要使用 GPT Image 2，在支持任务中使用 Nano Banana Pro。当需要让这些图像栩栩如生时，他经常转向 AKOOL 中的 Seedance 2.0 和 Seedance 2.5。
对于像 Bloody Roar 2 这样的项目，这很重要。Yunan 发现 Seedance 对快速运动内容特别强大，其中维护一致性同时产生令人信服的动作可能很有挑战性。
在一个地方继续创建
有趣的是，吸引 Yunan 使用 AKOOL 的不是单一功能。这是在不断破坏工作流程的情况下继续创建的能力。
“AKOOL 非常易于使用，”他说。“它在一个地方拥有我需要的所有模型，用于图像和视频生成。”
与其在一个平台上生成图像，然后把它移到其他地方进行视频处理，每次他想尝试另一个模型时都在不同工具之间跳转，Yunan 可以在一个地方在流程的不同部分之间移动。
他可以获取已生成的东西并重新提示。他可以使用相同的提示进行重新生成。AKOOL 的资产文件夹为他提供了一种方式来查找之前的生成，而不是丢失它们。
对于通过数十次迭代制作复杂场景的创作者来说，这些小工作流程改进加起来。它们留出了更多时间用于真正重要的部分：故事。
然后人们开始观看
当 Yunan 发布完成的 Bloody Roar 2 项目时，反响甚至让他也感到惊讶。
这部电影产生了超过 28,000 次互动，包括：
- 20,600 个赞
- 3,800 次分享
- 2,400 次保存
但最有趣的数字不是观看次数。该项目 91% 的覆盖来自不是已经关注他的人。
这部电影超越了 Yunan 现有观众的界限。人们在发现它、分享它并传播它——不是因为他们已经知道 UNXIN STUDIO，而是因为作品本身吸引了他们的注意。
对 Yunan 来说，这证明了实验已经成为了更大的东西。
更大的故事实际上与 AI 无关
很容易看到像 Bloody Roar 2 这样的项目并关注技术。但更有趣的故事是该技术允许一个人做什么。
不久前，一个独立创作者想象角色变成野兽之间的电影级打斗会不得不几乎立即面对生产的现实。视觉效果要花多少钱？我们在哪里找到特技演员？我们如何创建变身？我们需要多少人？
Yunan 用不同的方式处理了这个问题。他从想法开始。然后他想出了如何实现它。
这是 AI 开始解锁的创意转变。它不仅在加快制作速度。它允许创作者尝试可能以前在生产开始之前就被放弃的故事。
“不要停止实验。”
在所有 AI 实验之后，Yunan 对刚开始的创作者的建议出人意料地简单：
“不要停止实验。无论好坏都发布每个结果——这就是你的旅程和成长如何随时间变得可见。”
这对 UNXIN STUDIO 来说是一个合适的理念。每个新模型都创造了另一个机会来尝试之前不可能的东西。每个不完美的生成都教会你关于下一个的东西。
有时，一个实验开始时一个创作者在想 我真的能做到这个吗？ 以 228,000 人观看答案结束。